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학술저널
저자정보
장동진 (가톨릭대학교) Ubaid Ur Rehman (경희대학교) 정윤혜 (가톨릭대학교) Hafiz Syed Muhammad Bilal (경희대학교) 이승룡 (경희대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제37권 제9호
발행연도
2020.8
수록면
34 - 39 (6page)

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임상의사결정지원시스템 (Clinical Decision Support System, CDSS)은 1980년대에 처음 소개된 개념으로 임상의사결정 능력 제공과 의료 서비스의 향상을 목적으로 하였다. 이후 기술이 발전함에 따라 현대의 CDSS는 임상 관리, 비용 절감, 행정 업무, 그리고 의료진 뿐만 아니라 환자를 위한 의사결정 기능까지 지원하게 되었다. 또한 CDSS에 인공지능을 도입함에 따라 연구 실험 결과의 해석과 의료 영상으로부터 질병을 진단할 수 있는 기능까지 갖추게 되었다. 이렇듯 다양한 기능이 CDSS에 추가되었지만, 핵심적인 의사결정 능력은 여전히 지식베이스에 의존적이다. 지식베이스의 진화를 위해서는 지식의 획득, 표현 및 변환 작업이 요구된다. 그러나 이를 사람이 직접 하는 방법은 많은 비용과 시간이 소모되어 진화 작업이 잘 수행되지 않고, 그에 따라 시간이 경과하면서 기존 지식이 낡은 지식이 되어 진단 능력이 떨어져 추천의 오류가 발생하게 된다. 본고에서는 효율적이고 효과적으로 지식베이스를 진화시키기 위해 자연 언어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 전문의로부터 점진적으로 지식을 획득하며, 획득된 지식은 규칙으로 변환되어 지식베이스를 갱신하게 된다. 녹내장 사례 연구를 바탕으로 제안 방법을 이용하여 진화된 지식베이스의 정확도를 실험한 결과 91%의 정확도를 나타내었다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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